numpy复现pca降维算法内含数据集

包含源码、实验报告、图片数据 机器学习PCA降维的实现，对人脸数据降维

基于PCA和SVM的备件需求预测模型，姚菲，张翼，针对目前大量零值的备件预测方法精度不高的问题本文提出了主成分分析和支持向量机回归相结合的方法，对需求进行预测。首先整理分

nMonte（蒙特卡洛）拟合程序用于综合目标数据的结果与样本对照数据的祖源成分数据，来进行拟合计算。该程序为R语言的版本，详细的使用方法见以下链接： https://blog.csdn.net/qq_53947118/article/details/119962968

高斯白噪声matlab代码DIPCA-EIV 此仓库包含动态迭代PCA的实现，该PCA提议用于识别输入和输出测量值因高斯白噪声而损坏的系统。 随时检查来自DIPCA算法的其他一些紧密相关和最新的著作。 请参阅demo_dipca.m，readme.txt文件以了解有关dipca函数的用法。 您也可以键入以下命令来获取Matlab中的文档： doc dipca_ref 帮助dipca_ref 该算法能够从嘈杂的数据中估算出以下内容： 输入输出命令和传递函数的延迟 输入输出噪声方差 差分方程的系数 如果您正在使用此代码，请引用以下论文： Identification of Linear Dynamic Systems using Dynamic Iterative Principal Component Analysis ，Deepak Maurya，Arun K.Tangirala，Shankar Narasimhan，2016，IFAC-PapersOnLine，49（7），第1014-19页。 Identification of Errors-in-Variables models

每个波段，即同一对象在高光谱图像的不同频段上的图像，不仅在空间上具有相关性，而且在光谱之间也具有很强的相关性。 高光谱图像压缩算法需要考虑如何利用空间和光谱的相关性。 在本文中，我们首先使用主成分分析（PCA）来消除光谱相关性。 然后使用方向提升小波变换（DLWT）去除空间相关性。 实验结果表明，与基于DWT的咨询算法相比，本文提出的图像压缩方案具有更高的性能。 空间数据系统委员会（CCSDS）。

将图像进行主成分分析，并显示第一主成分，方法很好用的

预处理（prep）后，通过SVD算法对数据进行缩减，计算Scores（T）和Loadings（P）。 随后，T 和 P 以双标图的形式绘制。

这是一个本人博客教学中使用到的，数据集，是关于使用python进行pca综合评价指标计算使用的数据集。

主分量分析,用于高维数据降维或提取目标特征。程序精简，效率高.